AI寫本子更平庸但命中率更高；為什么光靠鍛煉很難減肥|科技周覽

整理 | 周舒義、平生

目錄

• 運(yùn)動增強(qiáng)耐力，可能是因?yàn)槟愕拇竽X更強(qiáng)了
• 在沉默中滅亡，這顆恒星直接坍縮成黑洞
• 為什么光靠鍛煉很難減肥？
• 終身閱讀寫作，癡呆癥風(fēng)險降低40%
• 比起早鳥，夜貓子更傷“心”
• AI寫本子，資助成功率更高

運(yùn)動增強(qiáng)耐力，可能是因?yàn)槟愕拇竽X更強(qiáng)了

在很多人印象中，通過跑步等運(yùn)動增強(qiáng)耐力，提升主要來自肌肉、心肺和代謝的適應(yīng)。但一項(xiàng)發(fā)表于Neuron 的小鼠研究表明，反復(fù)運(yùn)動還會“重塑”大腦中的特定神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，讓它們更容易被激活，而這種神經(jīng)可塑性是耐力逐步提高的關(guān)鍵一環(huán)。

來自美國賓夕法尼亞大學(xué)的神經(jīng)科學(xué)家 Nicholas Betley 及其團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，隨著小鼠運(yùn)動量的增加，其大腦中特定神經(jīng)元之間的連接會變得更加緊密，運(yùn)動耐力也隨之提升。“跑步鍛煉后，你的肺活量增加，心臟泵血更有力，肌肉會經(jīng)歷分解和重生。所有這些有益的變化讓你下一次跑起來更輕松，”Betley說，“但我沒想到是大腦在協(xié)調(diào)這一切。”

小鼠體內(nèi)的一些神經(jīng)元在多次運(yùn)動后更容易被激活。| Dr Gopal Murti/SPL

團(tuán)隊(duì)將研究重點(diǎn)放在了腹內(nèi)側(cè)下丘腦，這是一個與食欲、血糖調(diào)節(jié)密切相關(guān)的腦區(qū)。他們特別關(guān)注了該區(qū)域中產(chǎn)生類固醇生成因子-1（SF1）的一組神經(jīng)元，此前研究表明，SF1參與代謝調(diào)節(jié)，缺失SF1會損害小鼠耐力。

研究人員監(jiān)測了在跑步機(jī)上奔跑的小鼠，發(fā)現(xiàn)運(yùn)動確實(shí)激活了這些SF1神經(jīng)元。有趣的是，有一組SF1神經(jīng)元僅在運(yùn)動結(jié)束后才被激活。隨著訓(xùn)練次數(shù)增加，運(yùn)動后被激活的神經(jīng)元不僅數(shù)量上升，激活強(qiáng)度也隨之增強(qiáng)。對連續(xù)訓(xùn)練三周的小鼠進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)，相比不運(yùn)動的小鼠，運(yùn)動小鼠大腦中SF1神經(jīng)元整體表現(xiàn)得更容易被激活，此外，反復(fù)運(yùn)動使神經(jīng)元之間的興奮性突觸（更容易釋放電信號）數(shù)量增加了一倍。

為了進(jìn)一步確認(rèn)這些神經(jīng)元的作用，研究者使用光遺傳學(xué)手段，在小鼠運(yùn)動后“關(guān)閉”SF1神經(jīng)元。結(jié)果這些小鼠的跑步表現(xiàn)并不會隨訓(xùn)練改善，反而比正常小鼠更容易疲勞。這表明這種神經(jīng)重塑對于耐力提升必不可少。相反，如果人為增強(qiáng)SF1神經(jīng)元活性，小鼠會比那些僅做常規(guī)訓(xùn)練的同類跑得更遠(yuǎn)、更快。

來自德克薩斯大學(xué)西南醫(yī)學(xué)中心、研究腸腦軸的Jeffrey Zigman表示，雖然運(yùn)動耐力可能還涉及大腦中其他區(qū)域，但新研究“凸顯了這些特定神經(jīng)元在介導(dǎo)耐力效應(yīng)方面的重要性，甚至可能構(gòu)成基礎(chǔ)功能”。

Betley表示，未來可以探索是否有可能增強(qiáng)人體內(nèi)這些神經(jīng)元的活性，從而幫助人們在患病后恢復(fù)肌肉量，甚至提高運(yùn)動員的運(yùn)動表現(xiàn)。但光遺傳學(xué)是一種侵入性技術(shù)，目前主要用于實(shí)驗(yàn)動物。因此應(yīng)用前景依然遙遠(yuǎn)。Betley說，目前還不清楚如何提高人體內(nèi)SF1神經(jīng)元的活性。“就目前而言，讓人們知道運(yùn)動不僅僅是鍛煉肌肉，它還能改變你的整個大腦，這本身就很有意義。”

相關(guān)論文：https://doi.org/10.1016%2Fj.neuron.2025.12.033

在沉默中滅亡，這顆恒星直接坍縮成黑洞

天文學(xué)家在鄰近星系中捕捉到一幕罕見景象：一顆大質(zhì)量恒星先短暫變亮，隨后在可見光波段徹底“消失”。研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，這可能是垂死的恒星在沒有產(chǎn)生超新星爆發(fā)的情況下，直接坍縮形成黑洞的證據(jù)。

按照經(jīng)典圖景，當(dāng)恒星走到生命盡頭時，小質(zhì)量恒星平靜演化為白矮星；而質(zhì)量超過太陽8倍左右的恒星，其核心會坍縮到接近原子核密度、形成中子星，坍縮過程中的反彈激波和中微子流會將外層物質(zhì)炸開，形成壯麗的超新星爆發(fā)。

但是，天文學(xué)家在整理過去幾十年觀測到的超新星爆發(fā)的前身星時，發(fā)現(xiàn)了一個奇怪的現(xiàn)象：找到的前身星都是質(zhì)量在8-17倍太陽質(zhì)量之間的紅超巨星。那些質(zhì)量在17倍以上的大質(zhì)量紅超巨星幾乎從未被“抓現(xiàn)行”看到超新星爆發(fā)。

一種理論認(rèn)為，由于恒星質(zhì)量太大，核心坍縮時的引力太強(qiáng)，還沒來得及形成足夠強(qiáng)的向外激波把外層炸飛，物質(zhì)就重新落回核心，導(dǎo)致整個恒星直接“吞掉”了自己，坍縮成了黑洞。這種現(xiàn)象也被稱為“失敗超新星”（Failed Supernova）。

此次研究中，名為M31-2014-DS1的恒星是一顆貧氫的超巨星，位于距離地球約250萬光年的仙女座星系。哥倫比亞大學(xué)的Kishalay De及其團(tuán)隊(duì)在查閱歷史觀測數(shù)據(jù)時，發(fā)現(xiàn)了這顆恒星奇怪的生命軌跡：它自2014年起在中紅外波段上異常增亮，隨后幾年里光度急劇下降。2022年和2023年的觀測表明，該恒星在光學(xué)波段已基本不可見。現(xiàn)在，它的殘骸僅在紅外波段留存微弱信號。

為確認(rèn)這顆“消失恒星”的去向，團(tuán)隊(duì)在JWST紅外數(shù)據(jù)中看到一個仍在發(fā)光但逐漸變暗的氣體與塵埃“包層”，以約100公里/秒的速度向外擴(kuò)張，團(tuán)隊(duì)認(rèn)為這是恒星在核心坍縮前拋出的外層物質(zhì)。“這顆恒星的急劇且持續(xù)的黯淡非常不尋常，這表明超新星爆發(fā)并未發(fā)生，導(dǎo)致恒星核心直接坍縮成黑洞，”Kishalay De認(rèn)為。

此外，NASA 的錢德拉X射線天文臺沒有探測到黑洞在吞噬物質(zhì)時通常會發(fā)射的X射線。Kishalay De解釋說這在預(yù)期之中：X射線會被氣體和塵埃殼吸收，再以紅外線的形式重新輻射出來。這也是為什么在紅外波段仍能看到“余輝”。

盡管 M31-2014-DS1 的發(fā)現(xiàn)令人興奮，但也有科學(xué)家提出，超新星爆發(fā)失敗并非觀測結(jié)果的唯一解釋。約翰摩爾斯大學(xué)的天文學(xué)家 Emma Beasor認(rèn)為，M31-2014-DS1 前身星在形成初期的質(zhì)量約為太陽的13倍，不滿足理論上跳過超新星爆發(fā)所需質(zhì)量。現(xiàn)有的JWST和錢德拉數(shù)據(jù)也可以解釋為兩顆恒星并合成一顆更大的恒星，這一過程會產(chǎn)生大量塵埃遮擋光線。Beasor指出：“我們并不真正知道失敗的超新星應(yīng)該是什么樣子……這個天體看起來并不符合現(xiàn)有的任何模型。”

Kishalay De則認(rèn)為，如果像M31-2014-DS1這樣的低質(zhì)量恒星能夠直接坍縮成黑洞，那么此類現(xiàn)象或許比理論學(xué)家們想象的更為普遍。由于不會通過超新星爆發(fā)噴射出大量恒星物質(zhì)，因此它們更容易形成質(zhì)量更大的黑洞。這或許可以解釋引力波探測器發(fā)現(xiàn)的那些質(zhì)量大得出乎意料的黑洞。“我認(rèn)為這從根本上改變了我們對黑洞的認(rèn)知，”De說。

相關(guān)論文：https://doi.org/10.1126/science.adt4853

為什么光靠鍛煉很難減肥？

傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為減肥的好方法就是運(yùn)動。然而發(fā)表在《當(dāng)代生物學(xué)》（Current Biology）上的一項(xiàng)新研究為上述觀念潑了一盆冷水，解釋了為什么單純依靠鍛煉往往無法達(dá)到預(yù)期減肥效果。

幾十年來，科學(xué)家和大眾普遍使用一個簡單的“加和模型”（Additive Model）來計算能量消耗：總消耗=基礎(chǔ)代謝+運(yùn)動消耗。根據(jù)這個模型，運(yùn)動額外燃燒的卡路里會直接轉(zhuǎn)化為體重減輕。比如你日常活動消耗2000千卡，然后跑步燃燒了400千卡，那么你當(dāng)天的總消耗就是2400千卡。

近年來出現(xiàn)的新理論“受限模型”（Constrained Model）則認(rèn)為，我們的身體對能量消耗設(shè)定了上限，其位于一個狹窄、可預(yù)測的范圍。當(dāng)通過運(yùn)動燃燒更多熱量時，身體為了維持總能量消耗穩(wěn)定，會減少用于其他生理活動（如細(xì)胞修復(fù)）的能量。這意味著，你在健身房燃燒的卡路里有相當(dāng)一部分被這種“內(nèi)部調(diào)整”抵消了。

來自美國杜克大學(xué)的Herman Pontzer 和 Eric T. Trexler 決定通過數(shù)據(jù)來驗(yàn)證這兩種模型。他們分析了涉及450名參與者的14項(xiàng)不同運(yùn)動研究（樣本量較小是因?yàn)楸O(jiān)測總體能量消耗需要使用專門且昂貴的方法），以及多項(xiàng)動物研究。對比參與者預(yù)期消耗的能量與實(shí)際消耗的能量后發(fā)現(xiàn)，結(jié)果支持受限模型——加和模型通常會高估運(yùn)動帶來的能量消耗。平均而言，運(yùn)動消耗的熱量只有約72%真正增加到了每日總能量消耗中，剩余的28%被身體的補(bǔ)償機(jī)制抵消了。不過，這個28%只是一個平均值，不同個體之間存在很大差異。

運(yùn)動類型也很重要。研究表明，補(bǔ)償效應(yīng)在跑步、騎車等有氧運(yùn)動中更顯著，這些運(yùn)動帶來的能量消耗增加僅為預(yù)期值的30%。與此相對，舉重等力量訓(xùn)練反而會出現(xiàn)“負(fù)補(bǔ)償”，也就是實(shí)際消耗的能量比預(yù)期的還要多。作者推測，這可能是因?yàn)榱α坑?xùn)練增加了肌肉修復(fù)的額外能耗，或提高了基礎(chǔ)代謝。但這并不意味著力量訓(xùn)練能幫你快速減重，因?yàn)樵黾糠值窒w重下降。

研究人員在論文中寫道：“人類和其他動物會通過減少其他生理活動的能量消耗，來應(yīng)對增加的身體活動，這支持了能量消耗受限模型。”作者表示，這項(xiàng)研究并非否定運(yùn)動的價值，運(yùn)動確實(shí)能增加總能量消耗，只是增加的幅度沒有加和模型預(yù)測的那么大。

也有學(xué)者對新研究持懷疑態(tài)度。來自英國巴斯大學(xué)的Dylan Thompson和Javier Gonzalez稱，現(xiàn)有的薈萃分析顯示，有氧運(yùn)動對靜息代謝率的影響其實(shí)并不顯著。此外，人們消耗的熱量之所以沒有預(yù)期的多，可能不是因?yàn)樯砩稀罢{(diào)節(jié)”，而是因?yàn)樾袨樯稀巴祽小薄１热缫粋€人去健身房多做運(yùn)動，回家后可能就會取消原本要做的家務(wù)，導(dǎo)致總運(yùn)動量其實(shí)沒怎么變。他們呼吁進(jìn)行更嚴(yán)密的進(jìn)一步試驗(yàn)。

相關(guān)論文：https://doi.org/10.1016/j.cub.2026.01.025

終身閱讀寫作，癡呆癥風(fēng)險降低40%

一項(xiàng)新研究表明，終身參與各種智力刺激活動——如閱讀、寫作和學(xué)習(xí)外語，與更低的阿爾茨海默病風(fēng)險以及更慢的認(rèn)知衰退相關(guān)，風(fēng)險降幅接近40%。這項(xiàng)研究僅表明兩者之間存在關(guān)聯(lián)，并未證明終身學(xué)習(xí)能降低患阿爾茨海默病的風(fēng)險。

研究納入1939名平均年齡約80歲、研究開始時尚未出現(xiàn)癡呆的參與者，并平均隨訪約8年。通過問卷評估研究對象在不同人生階段（早年、中年、晚年）的“認(rèn)知豐富度”（cognitive enrichment）。具體包括：18歲前聽故事和閱讀書籍的頻率、家中是否有報紙和地圖冊、是否長期學(xué)習(xí)外語等；中年階段的家庭資源（雜志訂閱、詞典、借書證等）與文化活動（如去博物館、圖書館）頻率；高齡階段（約80歲起）閱讀、寫作、游戲等活動頻率及收入等指標(biāo)。隨訪期間，551人發(fā)展為阿爾茨海默病癡呆，719人出現(xiàn)輕度認(rèn)知障礙。

研究人員將“終身認(rèn)知豐富度”最高的前10%參與者與最低的后10%參與者進(jìn)行了比較。在校正年齡、性別、受教育程度等因素后，分析發(fā)現(xiàn)，高認(rèn)知豐富度與阿爾茨海默病風(fēng)險降低38%相關(guān)，同時與輕度認(rèn)知障礙的風(fēng)險降低36%相關(guān)。前者的平均發(fā)病時間顯著推遲，高認(rèn)知豐富度人群平均在94歲出現(xiàn)阿爾茨海默病，而低認(rèn)知豐富度人群約在88歲出現(xiàn)——相差超過5年；輕度認(rèn)知障礙的平均出現(xiàn)時間也相差約7年。

研究人員還對研究期間死亡并接受尸檢的一小部分參與者進(jìn)行了研究。他們發(fā)現(xiàn)，即使納入與阿爾茨海默病相關(guān)的早期病理變化因素（例如淀粉樣蛋白和tau蛋白的積累），那些一生中智力刺激較為豐富的參與者，其記憶力和思維能力更好，認(rèn)知衰退速度也更慢。

該研究的一個局限在于，參與者是在晚年才報告他們早年和中年經(jīng)歷的細(xì)節(jié)，因此回憶可能會有偏差。

相關(guān)論文：https://doi.org/10.1212/WNL.0000000000214677

比起早鳥，夜貓子更傷“心”

近日發(fā)表在《美國心臟協(xié)會雜志》的一項(xiàng)新研究表明，與習(xí)慣早起的“百靈鳥”相比，習(xí)慣晚睡晚起的“夜貓子”更容易出現(xiàn)不理想的心血管健康狀況。研究結(jié)論僅表明相關(guān)，不證明因果。

這項(xiàng)研究利用英國生物樣本庫（UK Biobank）數(shù)據(jù)，對超過 32.2萬名年齡在39至74歲之間的成年人進(jìn)行了長達(dá)近14年的跟蹤調(diào)查。研究人員將參與者分為“早睡型”、“中間型”和“晚睡型”，并使用美國心臟協(xié)會的“Life's Essential 8”評分標(biāo)準(zhǔn)來評估他們的心血管健康狀況（包括飲食、運(yùn)動、睡眠、尼古丁暴露等指標(biāo)）。

數(shù)據(jù)揭示了令人擔(dān)憂的趨勢：與睡眠模式處于“中間型”的參與者相比，“晚睡型”參與者心血管健康評分較差的可能性高出79%；隨訪期間，“晚睡型”參與者患心臟病或中風(fēng)的風(fēng)險比中間型高出16%。這種負(fù)面關(guān)聯(lián)在女性中更為顯著：女性“夜貓子”心血管健康狀況不佳的可能性比中間型高96%，男性“夜貓子”則高出67%。相對地，“早睡型”的人獲得較差健康評分的可能性比中間型低5%。

為什么夜貓子更傷“心”？研究認(rèn)為，導(dǎo)致這一風(fēng)險差異的主要原因在于生活方式，而非作息類型本身。“夜貓子”在多項(xiàng)生活方式指標(biāo)上表現(xiàn)較差：吸煙是最大的影響因素（占34%），其次是睡眠質(zhì)量差（14%）、高血糖（12%）以及飲食和體重（各占11%）。這種健康差異與“社會時差”有關(guān)，即人體內(nèi)部生物鐘與日常社會日程（如上學(xué)、工作時間）之間的錯位，往往導(dǎo)致深夜進(jìn)食、不吃早餐、睡眠不規(guī)律以及更依賴咖啡因或尼古丁等習(xí)慣，進(jìn)而增加肥胖、高血糖和胰島素抵抗的風(fēng)險。

除了生活方式，生物學(xué)因素也不容忽視。晚睡型人群通常伴有晝夜節(jié)律延遲，這意味著他們體內(nèi)促進(jìn)睡眠的褪黑素和負(fù)責(zé)喚醒身體的皮質(zhì)醇的分泌時間均比常人推遲。這種偏移會導(dǎo)致身體與外界的晝夜循環(huán)不同步，使身體的“戰(zhàn)斗或逃跑”系統(tǒng)過度活躍，從而導(dǎo)致夜間血壓居高不下，炎癥和氧化應(yīng)激水平增加。長此以往，這些生理變化可能損傷血管，導(dǎo)致動脈斑塊積聚，最終引發(fā)心臟病。

對于晚睡型人群，專家建議采取積極措施來保護(hù)心臟。南佛羅里達(dá)大學(xué)副教授Bibhu Mohanty博士建議，應(yīng)專注于改善生活習(xí)慣，包括建立更健康的睡眠規(guī)律、堅(jiān)持鍛煉、健康飲食、避免不必要的零食和吸煙。

相關(guān)論文：https://doi.org/10.1161/JAHA.125.044189

AI寫本子，資助成功率更高

越來越多科學(xué)家開始用生成式人工智能幫忙潤色、改寫甚至起草科研基金申請書。一項(xiàng)基于真實(shí)申請文本的預(yù)印本研究發(fā)現(xiàn)，使用AI輔助起草科研資助申請書，獲得美國國立衛(wèi)生研究院（NIH）資助的概率會略有提升；然而研究人員警告稱，這些工具可能會導(dǎo)致科學(xué)研究趨向同質(zhì)化，可能把研究推向更“安全”、更保守的方向。相關(guān)論文1月21日發(fā)布在arXiv，未經(jīng)過同行評審。

這項(xiàng)研究由來自美國西北大學(xué)的Dashun Wang與Yifan Qian團(tuán)隊(duì)完成。通常情況下，失敗的基金申請并不公開，研究長期缺少可直接分析的材料。但他們拿到了兩所美國大型大學(xué)的研究人員在2021—2025年間提交給美國國家科學(xué)基金會（NSF）和NIH的數(shù)千份科研基金申請書，他們還從聯(lián)邦資助項(xiàng)目數(shù)據(jù)庫中收集了公開的基金摘要數(shù)據(jù)。

為識別AI寫作痕跡，研究者選取了數(shù)千份2021年的公開基金摘要（那時AI尚未流行）交給AI重寫，通過對比“人類版本”和“AI改寫版本”之間的差異，團(tuán)隊(duì)掌握了區(qū)分人類寫作與機(jī)器生成文本的關(guān)鍵特征。他們根據(jù)這些特征為真實(shí)申請書打分，分?jǐn)?shù)越高，意味著該提案由AI起草或編輯的成分越多。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)，AI 輔助撰寫申請書的情況在2023年初ChatGPT發(fā)布后激增。在使用AI工具的研究人員中，生成的文本約占其申請書內(nèi)容的10-15% 。

不過，AI介入對不同資助機(jī)構(gòu)的申請結(jié)果產(chǎn)生了不同的影響：對于NIH體系，AI 參與度高與申請成功率上升相關(guān)，獲批成功的概率高出4%。基于這些資助，隨后發(fā)表的論文數(shù)量也增加了5%，盡管新增論文大多不是高引用文章。在NSF體系中，研究者沒有檢測到使用AI寫作帶來類似優(yōu)勢。

研究者指出，盡管AI 似乎提高了命中率，但其中也有隱憂。LLM 基于現(xiàn)有的科學(xué)文獻(xiàn)進(jìn)行訓(xùn)練，因此它們生成的語言傾向于和已發(fā)表的工作保持一致。由AI輔助撰寫、編輯的提案，往往會向“歷史上被認(rèn)可的表達(dá)方式”靠攏。密歇根大學(xué)安娜堡分校的科技政策研究者M(jìn)isha Teplitskiy因此擔(dān)心，如果趨勢延續(xù)，AI把研究拉回主流，遠(yuǎn)離非常規(guī)或高風(fēng)險路線，科研可能會因此走向同質(zhì)化。

不過佐治亞理工學(xué)院的Cassidy Sugimoto對此有不同解讀，她認(rèn)為使用LLM作為編輯工具，并沒有從根本上改變哪些想法能夠獲得資助；相反，研究人員只是利用AI更好地傳達(dá)他們已有的想法，本質(zhì)上是在要求AI讓申請書“看起來更像能獲得資助”，而AI顯然很好地完成了這項(xiàng)任務(wù)。

面對AI輔助申請的大量涌入，NIH已經(jīng)疲于應(yīng)對并開始采取措施。該機(jī)構(gòu)目前禁止提交“主要由AI起草”的申請，并將每位研究人員每年的申請數(shù)量限制在六份以內(nèi)。

相關(guān)論文：https://doi.org/10.48550/arXiv.2601.15485

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